【决策树案例分析,spss决策树案例分析】例如...决策 tree，要求你做出分析重点是结果，就是你要执行a 案例最终决策和结果确认 。在R语言的决策 tree和随机森林R语言的决策 tree和随机森林的决策 tree之前，总结一下特征的生成和选择，因为决策 tree是一个嵌入式的特征选择过程，其特征选择和算法是融合的 。
1、 决策树、动态规划、网络计划这三个概念怎么理解诶 。有什么不同,举出例... 决策 Tree ， 是给你做的分析重点是结果，就是你要执行a 案例最终决策和结果确认 。动态规划，就是你在规划事情和项目的时候 ， 要做好有多种选择的准备，就像我们做物理事务一样 。你做这个计划的时候，要有弹性，也要想到可能发生变化的可能性 。有后路，有网络计划，就是你要分支网络，灵活分配工作，合理分配网络支点，因为很多工作内容出了问题 。
2、6. 案例 分析题:(25分项目组织架构:矩阵式项目管理模式小王的态度并不恰当:作为项目组的一员，要和领导沟通 。小李的工作启示:作为项目经理，对于新成员，要快速了解成员的性格、能力和长处 。在工作中，小李对小王的关心只是建议对方如何工作，并不了解对方如何工作，以自己的经验来判断别人工作方式的对错，这是主观经验上的失误 ， 没有认识到事物的差异 。每个人都有不同的做事风格 ， 只要他能很好的完成工作 。
之前3、R语言之 决策树和随机森林R language决策 tree和随机森林总结决策 tree ， 总结了特征的生成和选择，因为决策tree是一个嵌入式的特征选择过程，其特征选择和算法是一体的 ， 不需要额外的特征选择 。1.特征生成:特征生成是指采集数据时原始数据所具有的数据特征 。这些数据特征是由收集的数据决定的(实际上是产品定型时需要收集的数据特征) 。当然，在数据预处理过程中，你也可以在此基础上构造一些新的数据特征 。这些特征越多越好，说明你已经综合考虑问题了 ， 哪些变量有用，哪些没用，这要由接下来的特征选择来决定 。
这里更难的是搞清楚哪些特征更重要 。这个需要根据具体问题具体说分析 。有些变量的选择可以直观的看出来，但这种直观不一定是正确的 。对于常用的特征选择方法，主要有:过滤型、封装型和嵌入型 。过滤类型:是指可以根据某个统计量的大小对特征变量进行排序，比如相关系数、P值、R值等 。打包类型:它意味着从一个特性集中选择最优的特性子集 。
4、博弈论简单入门基本概念解释以及具体 案例 分析博弈论又称博弈论或博弈理论 ， 是研究具有斗争或竞争性质的现象的数学理论和方法 。博弈论考虑了博弈中个体的预测行为和实际行为，研究了它们的优化策略 。从表面上看，不同的互动可能表现出相似的激励结构，所以是同一博弈的特例 。其中一个著名而有趣的应用例子是囚徒困境 。具有竞争性或对抗性的行为称为博弈行为 。在这种行为中，参与斗争或竞争的各方有不同的目标或利益 。
博弈论是研究博弈行为中各方是否存在最合理的行为方案，以及如何寻找这种合理的行为方案的数学理论和方法 。约翰·冯·诺依曼是个超级跨界天才 。他在数学、物理、经济学、计算机等诸多领域做出了划时代的贡献，留下了很多以他命名的东西 。比如程序员应该听说过冯诺依曼系统，比如数学上的冯诺依曼代数和冯诺依曼遍历定理，理论物理上的冯诺依曼量子测量、冯诺依曼熵和冯诺依曼遍历性 。
5、2013造价师 案例 分析产生的费用确实是一定的，所以中标的叉子其实是有计算费用的 。两叉之和是100%概率发生费用，但是中标的分行不需要在公式中显示费用，以第一家分公司为例 ， 如果要写完整的话，中标后实际收入155，扣除费用后利润150(题目给出的条件) 。举个简单的例子，如果我投资5元，有50%的几率赚5元，有50%的几率赚不到钱，5元就浪费了 。
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